ros测试使用的数据包

用于研究irat的slam数据包

深度多实例学习的Bag相似性网络

这是三个Velodyne VLP-16的点云数据包，是.bag文件，可以使用命令行rosbag play ***.bag来播放。其主题均为/velodyne_points，大小不一。

RatSLAM的bag文件提取资源

covid19-cases-瑞士 新数据汇总自： ： 旧版数据来源和信用： BAG官方 BFS 数据 数据 数据 ，Grazie ，Danke ，Merci 数据，Danke 数据 数据Danke 数据 数据，Merci 数据 数据 Merci 数据 数据，Danke *视频中的数据ard。 数据，Merci 数据，Danke ，Danke和 ，Danke ，Danke ，MVP的数据;-) 数据 Merci 数据 数据，Danke 数据 数据 数据，Danke 数据，Danke 重要提示：2020年18月3日的数据的发病率数据计算得出。 但是，与我使用的2018年人口普查数据相比，该数据似乎已过时或基于不同的人口数量。 但是，后者的可能性很小。 因此，我将BAG中所有高于州来源的值合并到表中。 对于将来的数据也将继续

HDWalletKit：用于加密货币的分层确定性（HD）钱包:money_bag:

为了提升自然场景图像的识别精度，结合bag-of-visual word模型，提出了一种基于核稀疏表示的图像识别方法。该方法的图像描述部分主要利用核稀疏表示在高维度空间进行图像特征的匹配表示，识别部分采用AdaBoost分类器，对各个类别编码并在对应的核矩阵上进行划分，从而实现多类场景图像的识别能力。实验结果表明，该方法有效的提升了图像描述的准确度与对自然场景图像识别的精度。

一个关不掉的文档

Bag-of-words模型是信息检索领域常用的文档表示方法。在信息检索中，BOW模型假定对于一个文档，忽略它的单词顺序和语法、句法等要素，将其仅仅看作是若干个词汇的集合，文档中每个单词的出现都是独立的，不依赖于其它单词是否出现。也就是说，文档中任意一个位置出现的任何单词，都不受该文档语意影响而独立选择的。